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Prónosticos
- Medición del error
- Desviación
Absoluta media
- Mide el error del pronóstico en las mismas
unidades que la serie original. Se calcula a
partir de los valores absolutos del error en
cada periodo.
- Mide el error del pronóstico en las mismas
unidades que la serie original. Se calcula a
partir de los valores absolutos del error en
cada periodo.
- Porcentaje de error
absoluto medio
- Analiza la magnitud o tamaño
de la variable de pronóstico y es
importante para la evaluación
de la precisión del mismo
- Analiza la magnitud o tamaño
de la variable de pronóstico y es
importante para la evaluación
de la precisión del mismo
- Porcentaje de
error medio
- Sirve para saber si un pronóstico no está
sesgado, produciendo un porcentaje cercano a
cero. Se calcula encontrando el error en cada
periodo, dividiendo esto entre el valor real de
ese periodo y promediando después estos
porcentajes de error.
- Sirve para saber si un pronóstico no está
sesgado, produciendo un porcentaje cercano a
cero. Se calcula encontrando el error en cada
periodo, dividiendo esto entre el valor real de
ese periodo y promediando después estos
porcentajes de error.
- Error cuadrático
medio
- Penaliza los errores grandes
de pronósticos debido a que
los errores se elevan al
cuadrado.
- Penaliza los errores grandes
de pronósticos debido a que
los errores se elevan al
cuadrado.
- Error
- Lo que se separa de
la realidad
- Lo que se separa de
la realidad
- Desviación
Absoluta media
- Promedios Móviles Simples PMS
- Es para series de tiempos estables. Óptimo para patrones
de demanda aleatorios o nivelados, pretende eliminar
elementos irregulares históricos enfocandose en periodos
de demanda recientes.
- Es para series de tiempos estables. Óptimo para patrones
de demanda aleatorios o nivelados, pretende eliminar
elementos irregulares históricos enfocandose en periodos
de demanda recientes.
- Suavización Exponencial Simple
SES
- Precisa el pronostico y demanda del último periodo además del
coeficiente de suavización. Se usa un promedio ponderado de los
valores pasados, sólo hay que elegir un peso, el peso para la
observación mas reciente.
- Precisa el pronostico y demanda del último periodo además del
coeficiente de suavización. Se usa un promedio ponderado de los
valores pasados, sólo hay que elegir un peso, el peso para la
observación mas reciente.
- Tendencia estacionaria
- Pertenece PMS, SES, SESRA y
Medición del error
- Pertenece PMS, SES, SESRA y
Medición del error
- Tendencia
- Pertenece PML, HOLT,
Brown, SEC
- Promedios Móviles Lineales
PML
- Se utiliza para patrones de demanda aleatorios
donde se pretende eliminar el impacto de los
elementos irregulares mediante un enfoque en
períodos de demanda reciente.
- Se utiliza para patrones de demanda aleatorios
donde se pretende eliminar el impacto de los
elementos irregulares mediante un enfoque en
períodos de demanda reciente.
- Suavisación Exponencial Cuadrática
SEC
- Se utiliza cuando se presenta una
tendencia no lineal en la serie de tiempo
para evitar grandes errores
- Se utiliza cuando se presenta una
tendencia no lineal en la serie de tiempo
para evitar grandes errores
- HOLT
- Modelo de estimación exponencial que
reduce el efecto de aleatoriedad al obtener la
diferencia entre los valor sucesivos.
- Modelo de estimación exponencial que
reduce el efecto de aleatoriedad al obtener la
diferencia entre los valor sucesivos.
- BROWN
- Este método consiste en realizar dos suavizaciones
exponenciales, a partir de las cuales se obtendrá el valor
estimado, o pronóstico que buscamos realizar
- Este método consiste en realizar dos suavizaciones
exponenciales, a partir de las cuales se obtendrá el valor
estimado, o pronóstico que buscamos realizar
- Pertenece PML, HOLT,
Brown, SEC
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